Python 使用 docopt 解析json参数文件

1. 背景

在深度学习的任务中，通常需要比较复杂的参数以及输入输出配置，比如需要不同的训练data，不同的模型，写入不同的log文件，输出到不同的文件夹以免混淆输出

常用的parser.add（）方法非常占用代码空间，而且输入输出配置无法通过文件更改，只能通过命令行参数改变。

docopt 库提供了一个非常优雅的命令行解析工具，这边只介绍其中解析文件参数

2. 安装

pip install docopt

import docopt
import json

　　

3. 使用

docopt 由两部分组成，第一部分是解析部分，通过“”“ -”“”（一段类似注释的双引号表示），这一部分必不可少。

"""
Usage: train <json_file>
"""

上面解析部分的指令很简单，输入应为：

python  test.py  config.json

第二部分是main 函数：

if __name__ == "__main__":
    args = docopt.docopt(__doc__)
    args = json.load(open(args["<json_file>"]))
    print('==>Params')
    for key in args.keys():
        print('\t{}:{}\n'.format(key,args[key]))
    train(args)　

我将 config.json 设置为：

{
  "dataset":        "human_science",
  "length":         1000,
  "model":          "CNN",
  "log_dir":        "./logs/",
  "output_dir":     "./output/",
  "output_prefix":  "human_science_CNN",

  "lr":0.01
}

命令行的输出应为：

　

成功将参数传入train()函数